enhance_llm은 정의된 시퀀스에서 대형 언어 모델 호출을 조율하는 모듈형 프레임워크를 제공하여 개발자가 프롬프트 체인, 외부 도구 또는 API 통합, 대화 맥락 관리, 조건부 논리 구현을 할 수 있게 합니다. 여러 LLM 공급자, 사용자 지정 프롬프트 템플릿, 비동기 실행, 오류 처리, 메모리 관리를 지원하며, LLM 상호작용의 보일러플레이트를 추상화하여 에이전트와 유사한 애플리케이션(예: 자동화된 어시스턴트, 데이터 처리 봇, 다단계 추론 시스템)의 개발, 디버깅, 확장을 간소화합니다.

Agentic Kernel은 재사용 가능 컴포넌트의 구성에 의해 AI 에이전트를 구축하기 위한 분리된 아키텍처를 제공합니다. 개발자는 목표를 분해하는 계획 파이프라인을 정의할 수 있으며, 임베딩 또는 파일 기반 백엔드를 이용하여 단기 및 장기 메모리 저장소를 구성하고, 외부 도구 또는 API를 등록하여 행동을 수행할 수 있습니다. 프레임워크는 동적 도구 선택, 에이전트 리플렉션 사이클, 스케줄링을 지원하여 에이전트 워크플로우를 관리합니다. 플러그인 가능한 설계 덕분에 모든 LLM 공급자와 사용자 정의 컴포넌트와 호환되어 대화형 비서, 자동 연구 에이전트, 데이터 처리 봇 등 다양한 유스케이스를 가능하게 합니다.

AI 에이전트 Terraform 모듈은 엔드투엔드 AI 에이전트 백엔드 프로비저닝을 자동화하는 재사용 가능한 Terraform 구성을 제공합니다. AWS VPC, 최소 권한 정책을 갖춘 IAM 역할, OpenAI 또는 사용자 정의 모델 API에 연결된 Lambda 함수, API Gateway REST 인터페이스, 그리고 워크플로우 조정을 위한 선택적 Step Functions를 생성합니다. 사용자 환경 변수, 확장 설정, 로깅 및 모니터링을 커스터마이즈할 수 있습니다. 이 모듈은 복잡한 클라우드 설정을 간단한 입력으로 추상화하여 몇 분 만에 빠르고 일관되며 안전하게 대화형 AI 에이전트, 작업 자동화 또는 데이터 처리 봇을 배포할 수 있게 합니다.